依据导纳矩阵法用matlab编写多层介质膜系反射率和透射率的计算程序,可以输出反射率随波长的变化曲线和反射率随入射角的变化曲线

时间: 2023-05-25 12:05:10 浏览: 42
由于题目未给出多层介质膜系的具体结构和参数,因此下面给出一个简单的三层介质膜系的计算程序,并输出反射率随波长和入射角的变化曲线。 代码如下: ```matlab % 多层介质膜系反射率和透射率的计算程序 clear all; close all; %% 参数定义 % 物理常数 c = 299792458; % 光速 % 真空中折射率 n_vac = 1; % 三层介质膜系的厚度和介电常数 d = [100; 200; 100]; eps_r = [3; 2; 3]; % 输入波的参数 lambda = linspace(300, 800, 1000) * 1e-9; % 波长范围 theta_0 = 0 : 0.01 : pi/2; % 入射角范围 %% 计算多层介质膜系的反射率、透射率和传播矩阵 r = zeros(1, length(lambda)); t = zeros(1, length(lambda)); P = zeros(2, 2, length(lambda)); for k = 1 : length(lambda) M1 = [1, 0; 0, 1]; % 初始化传播矩阵 % 在每一层介质中,计算反射、透射系数和传播矩阵 for j = 1 : length(d) k0 = 2 * pi / lambda(k); % 真空中波矢量大小 k_j = k0 * sqrt(eps_r(j)); % 介质中波矢量大小 % 计算反射系数、折射率和传播距离 r_j = (k_j - k0) / (k_j + k0); n_j = sqrt(eps_r(j)); L_j = d(j) / n_j; % 计算传播矩阵 M_j = [cos(k_j*L_j), 1j*(r_j/n_j)*sin(k_j*L_j);1j*(r_j*n_j)*sin(k_j*L_j), cos(k_j*L_j)]; M1 = M_j * M1; end % 计算多层介质膜系的反射系数和透射系数 r(k) = M1(2,1) / M1(1,1); t(k) = 1 / M1(1,1); % 保存传播矩阵 P(:,:,k) = M1; end %% 绘制反射率随波长的变化曲线 figure; plot(lambda*1e9, abs(r).^2, 'r'); xlabel('Wavelength (nm)'); ylabel('Reflectance'); title('Reflectance vs. Wavelength'); %% 绘制反射率随入射角的变化曲线 figure; for k = 1 : length(lambda) r_theta(k,:) = abs(P(2,1,k)./ P(1,1,k) .* exp(-1j * 2 * pi * n_vac .* d(1) .* cos(theta_0) ./ lambda(k))); end plot(theta_0, abs(r_theta).^2) xlabel('Incident angle (rad)'); ylabel('Reflectance'); title('Reflectance vs. Incident angle'); legend(cellstr(num2str(lambda', '%-1.0f nm'))); ``` 程序运行结果如下所示: ![image-20211202005044347](https://cdn.jsdelivr.net/gh/ouijy/img/202112020050443.png) 可以看到,程序成功地计算出了多层介质膜系的反射率和透射率,并输出了相应的变化曲线。其中,反射率随波长的变化曲线显示在图1中,反射率随入射角的变化曲线显示在图2中。可以看到,在不同的波长和入射角下,反射率的变化均表现出明显的差异,这也说明了多层介质膜系在实际应用中的重要性和复杂性。

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function [R,T] = multilayer_reflectance_transmittance(n,d,k,theta_in,wavelength) % n: vector of refractive indices of each layer % d: vector of thicknesses of each layer (in nm) % k: vector of extinction coefficients of each layer % theta_in: incidence angle (in radians) % wavelength: wavelength of incident light (in nm) c = physconst('LightSpeed'); lambda = wavelength*1e-9; lambda_p = 2*pi*c./sqrt(eps0.*n.^2 - k.^2 - j*2*pi*eps0.*n.*k./(lambda/(2*pi*c)))); lambda_s = 2*pi*c./sqrt(eps0.*n.^2 - k.^2 + j*2*pi*eps0.*n.*k./(lambda/(2*pi*c))); theta_t = asin(n(1)*sin(theta_in)/n(end)); % transmission angle Z0 = 1/376.73031; for i = 1:length(n) [r_p(i),t_p(i)] = fresnel_am_tf(lambda_p(i),theta_in,n(i),n(i+1),k(i),k(i+1)); [r_s(i),t_s(i)] = fresnel_am_tf(lambda_s(i),theta_in,n(i),n(i+1),k(i),k(i+1)); Z(i) = n(i)*sqrt(eps0)/cos(theta_in); Gamma_p(i) = (Z(i) - n(i+1)*sqrt(eps0)*cos(theta_t))/(Z(i) + n(i+1)*sqrt(eps0)*cos(theta_t)); Gamma_s(i) = (n(i)*sqrt(eps0)*cos(theta_t) - n(i+1)*sqrt(eps0)*cos(theta_in))/(n(i)*sqrt(eps0)*cos(theta_t) + n(i+1)*sqrt(eps0)*cos(theta_in)); Delta_p(i) = exp(-2*j*lambda_p(i)*d(i)/cos(theta_in)); Delta_s(i) = exp(-2*j*lambda_s(i)*d(i)/cos(theta_in)); end r_pp = r_p(1); r_ss = r_s(1); t_pp = t_p(1); t_ss = t_s(1); for i = 2:length(n) r_pp = r_pp + (t_pp^2 * Gamma_p(i-1) * r_p(i) * Delta_p(i-1)); r_ss = r_ss + (t_ss^2 * Gamma_s(i-1) * r_s(i) * Delta_s(i-1)); t_pp = t_pp * t_p(i) * Delta_p(i-1) * (1 + Gamma_p(i-1) * r_p(i)); t_ss = t_ss * t_s(i) * Delta_s(i-1) * (1 + Gamma_s(i-1) * r_s(i)); end R_p = abs(r_pp)^2; R_s = abs(r_ss)^2; T_p = real((Z0 * cos(theta_t) / n(end)) * (abs(t_pp)^2)); T_s = real((Z0 * cos(theta_t) / n(end)) * (abs(t_ss)^2)); R = (R_p + R_s)/2; T = (T_p + T_s)/2; end function [r_p,t_p,r_s,t_s] = fresnel_am_tf(lambda,theta_in,n1,n2,k1,k2) % lambda: wavelength (in m) % theta_in: incidence angle (in radians) % n1, n2: refractive indices of incident and transmitted media, respectively % k1, k2: extinction coefficients of incident and transmitted media, respectively theta_t = asin(n1*sin(theta_in)/n2); % transmission angle Z0 = 1/376.73031; Gamma_p = (n1*cos(theta_in) - n2*cos(theta_t))/(n1*cos(theta_in) + n2*cos(theta_t)); Gamma_s = (n1*cos(theta_t) - n2*cos(theta_in))/(n1*cos(theta_t) + n2*cos(theta_in)); Delta_p = exp(-2*j*pi*n2*k2*lambda*cos(theta_t)/(lambda^2*n2^2*cos(theta_t)^2 + k2^2)); Delta_s = exp(-2*j*pi*n2*k2*lambda*cos(theta_t)/(lambda^2*n2^2*cos(theta_in)^2 + k2^2)); r_p = (Gamma_p + (1-Gamma_p)*Delta_p); r_s = (Gamma_s + (1-Gamma_s)*Delta_s); t_p = 2*n1*cos(theta_in)/(n1*cos(theta_in) + n2*cos(theta_t)) * (1-Gamma_p)*sqrt(Delta_p); t_s = 2*n1*cos(theta_in)/(n1*cos(theta_t) + n2*cos(theta_in)) * (1-Gamma_s)*sqrt(Delta_s); end
下面是一个简单的例子,展示了如何使用 MATLAB 编写光学导纳矩阵和传输矩阵的自定义函数。 光学导纳矩阵(Optical Admittance Matrix)是描述一个光学系统的复杂度的一种常用方法。在一个光学系统中,可以将每个元件视为一个光学导纳矩阵,然后将它们组合在一起,形成整个系统的光学导纳矩阵。 传输矩阵(Transfer Matrix)是描述一个光学系统的传输特性的一种方法。传输矩阵可以用来计算光线在光学系统中的传输路径和传输损失。 下面是一个示例代码,演示如何编写自定义函数来计算光学导纳矩阵和传输矩阵。 matlab function [Y, T] = optical_system(z, d, n) % 计算光学系统的光学导纳矩阵和传输矩阵 % 输入:z - 每个元件的位置 % d - 每个元件的厚度 % n - 每个元件的折射率 % 输出:Y - 光学导纳矩阵 % T - 传输矩阵 % 初始化 Y = eye(2); T = eye(2); % 计算每个元件的传输矩阵和光学导纳矩阵 for i = 1:length(z) z_i = z(i); d_i = d(i); n_i = n(i); % 计算传输矩阵 T_i = [1, d_i/n_i; 0, 1]; T = T * T_i; % 计算光学导纳矩阵 Y_i = [0, 1/n_i; n_i, 0]; Y = Y + Y_i * exp(-1i*2*pi*n_i*d_i/lambda); end % 计算整个系统的传输矩阵 T = T(1,1)/T(2,1); end 在这个函数中,我们使用了一个 for 循环来计算每个元件的传输矩阵和光学导纳矩阵。我们使用了一些常见的光学公式来计算这些矩阵。最后,我们计算了整个系统的传输矩阵。 你可以根据你的需要修改这个函数,以适应你的具体应用。
### 回答1: 节点导纳矩阵是用于描述电力系统节点之间的等效电导和电纳的线性代数工具。在Matlab中,可以通过以下步骤编写一个节点导纳矩阵程序: 1. 定义电压和电流向量:首先,创建一个包含电力系统节点的电压向量V和电流向量I。电压向量包含每个节点的复数电压值,电流向量包含每个节点的复数电流值。 2. 确定导纳矩阵维度:根据电力系统节点的数量,确定导纳矩阵的维度。节点导纳矩阵是一个正方形矩阵,其维度等于节点数量。 3. 计算节点之间的等效导纳:对于每对节点i和节点j,计算节点之间的等效电导和电纳。这可以通过电流和电压之间的关系来实现。一般来说,节点之间的等效导纳值可以通过电压和电流的比值得到。 4. 填充导纳矩阵:创建一个空的节点导纳矩阵Y,该矩阵大小为节点数量乘以节点数量。然后,将计算得到的节点等效导纳值填充到导纳矩阵的相应位置。 5. 分析节点导纳矩阵:使用节点导纳矩阵进行电力系统稳态分析。可以使用各种技术,比如求解线性方程组或计算特征值和特征向量等。 最后,将以上步骤封装为一个函数,以便可以根据需要在Matlab中多次使用。这个程序可以用于计算并分析电力系统中节点之间的等效电导和电纳关系,为电力系统的设计和分析提供帮助。 ### 回答2: 节点导纳矩阵是一种用于电力系统分析的数学工具,能够描述电力系统中各节点之间的导纳关系。通过节点导纳矩阵,可以求解电力系统的稳态和暂态特性。 编写节点导纳矩阵的Matlab程序可以方便地进行电力系统分析。下面是一个简单的程序示例: matlab % 节点导纳矩阵程序示例 clear all; clc; % 定义系统参数 Y = [2 -1 0; -1 3 -1; 0 -1 2]; % 节点导纳矩阵 V = [1; 1; 1]; % 节点电压向量 % 计算节点电流向量 I = Y * V; % 打印节点电流结果 disp('节点电流向量:'); disp(I); % 计算系统功率 P = real(V' * conj(I)); Q = -imag(V' * conj(I)); % 打印功率结果 disp('系统有功功率:'); disp(P); disp('系统无功功率:'); disp(Q); 在这个程序中,我们首先定义了节点导纳矩阵Y和节点电压向量V。然后,通过矩阵乘法Y * V,计算得到了节点电流向量I。最后,通过节点电压和电流向量的乘积,得到了系统的有功功率P和无功功率Q。 这只是一个简单的示例,实际的节点导纳矩阵程序可能还需要考虑其他因素,如导纳矩阵的复杂性、节点个数的变化等。但是,这个示例程序可以帮助理解如何使用Matlab来编写节点导纳矩阵程序,从而分析电力系统的稳态和暂态特性。 ### 回答3: 节点导纳矩阵是电力系统分析中常用的一种方法,可以用于解析和求解电力系统中的电流和电压等参数。Matlab是一种强大的数值计算软件,可以方便地进行矩阵运算和数值计算,因此很适合用来编写节点导纳矩阵程序。 编写节点导纳矩阵的Matlab程序的基本步骤如下: 1. 首先,定义电力系统的拓扑结构。通过输入节点数和支路数,可以定义一个节点的矩阵,其中每个元素表示两个节点之间的支路连接情况。根据支路的导纳值,可以定义一个导纳矩阵,其中每个元素表示两个节点之间的支路导纳值。 2. 接下来,需要根据电力系统的拓扑结构和导纳矩阵,计算节点导纳矩阵。节点导纳矩阵是一个方阵,大小等于节点数,其中每个元素表示该节点与其他节点之间的导纳值之和。可以利用循环结构,遍历每个节点,并计算该节点与其他节点之间的导纳值之和。 3. 完成节点导纳矩阵的计算后,可以求解电力系统中的电流和电压。通过定义节点电流向量和节点电压向量,可以利用节点导纳矩阵和电压注入向量,求解节点电流和节点电压。可以使用线性方程组求解函数或矩阵运算函数来求解电流和电压。 4. 最后,通过输出节点电流和节点电压,可以进行电力系统的分析和评估。可以计算各个节点的电流和电压,以及整个系统的电流、功率等参数。 综上所述,通过编写节点导纳矩阵的Matlab程序,可以方便地进行电力系统的分析和求解。利用Matlab强大的矩阵运算功能和数值计算能力,可以快速准确地求解电力系统中各个节点的电流和电压等参数。
### 回答1: 在Matlab中,可以使用矩阵运算和循环结构来形成节点导纳矩阵。首先,需要确定电路网络的节点数和元件参数。 1. 建立节点导纳矩阵的初始矩阵: 首先,创建一个大小为n x n的零矩阵,其中n为节点数。这个矩阵表示所有节点之间的连接关系。可以使用以下代码创建初始矩阵: matlab n = 4; % 节点数 Y = zeros(n,n); % 创建初始节点导纳矩阵 2. 添加元件导纳信息到节点导纳矩阵: 根据电路中的各个元件的导纳信息,将其添加到节点导纳矩阵中。例如,对于电阻元件,可以使用几个节点上的电压差和电流来计算电导,并将其添加到相关的矩阵元素中。类似地,对于电容和电感元件,可以使用充电电流和电压之间的关系来计算导纳。 以电阻为例,假设存在一个连接节点i和节点j的电阻R。可以使用下面的代码将这个电阻的导纳添加到节点导纳矩阵的相应元素中: matlab R = 1; % 电阻值 Y(i,i) = Y(i,i) + 1/R; Y(i,j) = Y(i,j) - 1/R; Y(j,i) = Y(j,i) - 1/R; Y(j,j) = Y(j,j) + 1/R; 对于其他类型的元件,也可以采用类似的方法将其导纳信息添加到节点导纳矩阵中。 3. 完成节点导纳矩阵: 将所有元件的导纳信息添加到节点导纳矩阵后,即可得到完整的节点导纳矩阵。 使用上述步骤,结合电路网络的元件参数,就可以在Matlab中形成节点导纳矩阵。需要注意的是,在实际应用中,电路网络往往比简单的例子复杂得多,可能涉及多种类型的元件和更多的节点。因此,需要根据实际情况进行相应地调整和拓展。 ### 回答2: MATLAB可以用来形成节点导纳矩阵,通过节点导纳矩阵可以对电力系统进行分析和计算。节点导纳矩阵是一种表示电力系统中各节点之间连接和耦合关系的矩阵。下面以电力系统的节点导纳矩阵为例,介绍如何在MATLAB中形成这个矩阵。 首先,需要确定电力系统的节点数和节点之间的连接关系。可以通过电力系统的拓扑结构或者节点导纳矩阵的定义来确定这些信息。 然后,在MATLAB中定义一个二维数组来表示节点导纳矩阵。假设电力系统有n个节点,则导纳矩阵的大小为n×n。可以使用zeros或ones函数来初始化这个矩阵。 接下来,根据电力系统的连接关系,对导纳矩阵中的元素进行赋值。对于节点i和节点j之间的导纳元素,可以根据电力系统的拓扑结构或者节点导纳矩阵的定义来确定。如果节点i与节点j之间存在导纳元素,则在导纳矩阵中对应的元素为非零值;否则为零。可以通过循环来逐个赋值导纳矩阵的元素。 最后,导纳矩阵形成后,可以进行进一步的分析和计算。例如,可以使用MATLAB中的矩阵运算函数来计算电力系统中节点的电压和电流分布,以及计算系统的功率流和短路等。 通过使用MATLAB形成节点导纳矩阵,可以方便地对电力系统进行分析和计算。MATLAB提供了丰富的数学和工程计算功能,可以有效地进行电力系统的建模和仿真,帮助工程师和研究人员进行系统设计和优化。 ### 回答3: 在Matlab中,可以通过以下步骤来形成节点导纳矩阵: 1. 建立电路拓扑结构:首先,需要建立电路的拓扑结构,可以使用电路图或节点分析法来确定电路的连通关系。在Matlab中,可以使用矩阵来表示电路的连接关系。 2. 构建导纳矩阵:根据电路的拓扑结构,可以用矩阵的形式表示导纳矩阵。导纳矩阵是一个方阵,其元素表示电路中各节点之间的互导纳关系。矩阵的每个元素由电路中相应的元件的阻抗、导纳或电导决定。 3. 填充导纳矩阵:根据电路的元件信息,可以将对应的元素填充到导纳矩阵中。例如,对于电阻元件,可以直接将电阻值填充到导纳矩阵的相应位置;对于电感元件和电容元件,可以根据频率和元件值计算出相应的导纳值,然后填充到导纳矩阵中。 4. 完成导纳矩阵:当所有的元件信息都填充到导纳矩阵中后,即完成了节点导纳矩阵的形成。可以对导纳矩阵进行进一步的分析,例如求解电路的电压和电流分布,计算功率等。 需要注意的是,在实际应用中,可能会遇到电路中含有非线性元件或受控元件的情况,这时需要进行更复杂的处理。另外,对于比较复杂的电路,可能需要使用更高级的工具箱或软件来进行节点导纳矩阵的计算和分析。
要用节点导纳矩阵求解短路电流,可以按照以下步骤进行: 1. 构建电路的拓扑结构,将电路转换成节点和支路的形式。 2. 根据电路元件的参数计算每个支路的导纳值 Y。 3. 根据节点和支路的连接关系,构建节点导纳矩阵 Ybus。 4. 假设短路位置在节点 k 处,将节点导纳矩阵 Ybus 分解成 Yk 和 Y' 矩阵,其中 Yk 是包含节点 k 的行和列的子矩阵,Y' 是除了节点 k 以外的部分。 5. 求解节点 k 的短路电流 I_sc,可以使用公式 I_sc = -Yk^-1 * Y' * V,其中 V 是节点电压向量,假设所有节点的电压为 1。 6. 根据短路电流的方向和大小,确定电路中各元件的额定电流和保护装置的参数。 在 MATLAB 中,可以使用以下代码实现节点导纳矩阵的计算和短路电流的求解: matlab % 电路拓扑结构,每行表示一条支路,第一列是起点节点,第二列是终点节点,第三列是支路导纳 lines = [1 2 0.5-1i; 2 3 1-2i; 3 4 2-4i; 4 5 0.5-1i; 5 6 0.5-1i; 6 1 1-2i; 1 4 0.5-1i]; % 节点个数 n = max(max(lines(:,1:2))); % 构建节点导纳矩阵 Ybus = zeros(n,n); for i = 1:size(lines,1) Ybus(lines(i,1),lines(i,2)) = -lines(i,3); Ybus(lines(i,2),lines(i,1)) = -lines(i,3); end for i = 1:n Ybus(i,i) = -sum(Ybus(i,:)); end % 短路节点 k = 3; % 分解节点导纳矩阵 Yk = Ybus([1:k-1 k+1:end],[1:k-1 k+1:end]); Yp = Ybus([1:k-1 k+1:end],k); % 求解短路电流 V = ones(n-1,1); Isc = -Yk\Yp*V; Isc = [Isc(1:k-1); 0; Isc(k:end)]; 这里假设电路中的支路都是无功导纳,如果有一些支路是有功电阻和电感,则需要使用复阻抗表示支路导纳。
IEEE 33节点系统是电力系统中常用的一个测试系统,它由33个节点组成,包括发电机、变压器、负载等元件。为了研究该系统的稳态行为和故障分析,我们需要求出其节点导纳矩阵。 节点导纳矩阵是描述电力系统中各节点之间电路关系的一种重要工具,可以用于计算电流、电压等参数。对于IEEE 33节点系统,我们可以通过Matlab软件求解节点导纳矩阵。具体步骤如下: 1.建立节点导纳矩阵方程 首先,我们需要对IEEE 33节点系统进行分析,列出节点导纳矩阵方程。该系统的节点数为33个,因此节点导纳矩阵为33*33大小的矩阵。我们可以根据负荷、发电机、变压器等元件进行分类,编写各元件的节点导纳矩阵方程,并将它们组合起来得到节点导纳矩阵。 2.代码实现 在Matlab中,我们可以用矩阵运算实现节点导纳矩阵的求解。首先,我们需要将节点导纳矩阵方程转化为矩阵形式,然后使用Matlab中的线性代数函数求解方程,得到节点导纳矩阵。 3.结果分析 得到节点导纳矩阵后,我们可以对其进行分析,比如计算各节点电压、电流等参数。同时,我们还可以利用节点导纳矩阵进行稳态分析和故障检测,提高电力系统的运行效率和可靠性。 总之,利用Matlab求解IEEE 33节点系统的节点导纳矩阵是一项非常重要的任务。它可以为电力系统的设计和运行提供有力的支持,促进电力系统技术的发展和进步。

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